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linqu8

新虫 (初入文坛)

[求助] 遗传算法和神经网络,改进点

最近在看这个方向,遗传算法用在神经网络中,以调节其权值或者其他结构,以期获得更好的效果(额,指的是更好的训练神经网络,获得满意的神经网络模型)。

但是貌似这个方法在99年就已经有人系统的介绍研究了。本人研一小硕一名,不知道该再怎么研究这个,导师是帮不上忙的,因为他也不懂这方面的·····

考虑下是否可以用其他的进化算法(比如粒子群算法,或者基于遗传算法的改进算法)替代纯粹的遗传算法,然后对网络权值结构参数调节,再用数据进行网络训练,最后将获得的两种神经网络模型结果对比?不知道这个思路能研究下去不·····

现在木有内容做,好不容易挖空心思想出这个来,大家说说行不,有哪些需要注意的?哪些方面必须做好,浮云虽送,感谢依然!
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海外阿二

银虫 (小有名气)

人工神经元网络有点过时了。它有很多缺点:解不唯一(local minimum ); curse of dimensionality.

SVMs 和 random forests 是现在的趋势。
本人为电脑虫
11楼2012-03-06 13:28:56
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linqu8

新虫 (初入文坛)

顶起来啊,来个大牛回答
2楼2011-06-13 09:28:18
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thzxq

木虫 (正式写手)

president2zhu

【答案】应助回帖

linqu8(金币+4): 我也想过这个,但是这个思路已经被人研究的好多了,我在想用其他的进化算法代替遗传算法,是否可行 2011-06-14 14:01:29
神经网络最重要的是其网络层间的连接权值,当然与层数及节点数密切相关,可以考虑用遗传算法进化出最优的层数或节点数,这个想法应该靠谱点!
4楼2011-06-13 19:14:26
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thzxq

木虫 (正式写手)

president2zhu

可以,只有跟前人的不一样,有改进就可以!
5楼2011-06-14 14:06:17
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